Apakah kursor di MongoDB, dan bagaimanakah mereka harus diuruskan untuk mengelakkan kebocoran sumber?

Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.

Untuk mengelakkan masalah prestasi MongoDB, empat corak anti-biasa perlu diberi perhatian kepada: 1. Nesting yang berlebihan dokumen akan membawa kepada kemerosotan prestasi membaca dan menulis. Adalah disyorkan untuk memecah subset kemas kini yang kerap atau pertanyaan berasingan ke dalam set bebas; 2. Penyalahgunaan indeks akan mengurangkan kelajuan penulisan dan sumber sisa. Hanya indeks bidang frekuensi tinggi dan membersihkan redundansi secara teratur; 3. Menggunakan skip () paging tidak cekap di bawah jumlah data yang besar. Adalah disyorkan untuk menggunakan paging kursor berdasarkan cap waktu atau ID; 4. Mengabaikan pertumbuhan dokumen boleh menyebabkan masalah penghijrahan. Adalah disyorkan untuk menggunakan PaddingFactor dengan munasabah dan menggunakan Enjin WiredTiger untuk mengoptimumkan penyimpanan dan kemas kini.

Di MongoDB, dokumen-dokumen dalam koleksi diambil dengan menggunakan kaedah Cari (), dan syarat-syarat boleh ditapis melalui pengendali pertanyaan seperti $ eq, $ gt, $ lt, dan lain-lain. 2. Gunakan pengendali perbandingan seperti $ gt dan $ lt untuk menentukan julat berangka, seperti db.products.find ({price: {$ gt: 100}}); 3. Gunakan pengendali logik seperti $ atau $ dan untuk menggabungkan pelbagai syarat, seperti db.users.find ({$ or: [{status: "tidak tepat

$ unwinddeconstructsanarrayfieldiPledocuments, eachContainingoneelementofthearray.1.ittransformsadocumentwithanArrayIntomultipledocuments, EachHavingasingleelementFomtheArray.2.touseit, spifythearrayPathPathPathWith

MongodbhandlestimeseriesdatafectivelyThimeTimeDimesCollectionsInsedInversion5.0.1.TimeseriesCollectionsGrouptimestampedDataintainChetSbaseIntimeintervals, ReducingIndexSizeAndimprovingQuerficiency.TheyoffiCeFiciCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceShiceFiceSficeFiceSbiteShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeSbeSbyBerbyBerbyBerbyProveShiCeFficeSbyBerbyBerby

ShardingshouldbeconsideredforscalingamongodbdeploymentsWhenperformanceorstoragelimitscannotberesolvedbyhardwareupgradesorqueryoptimization.first, ifthedataSetExceSeSramcapacityorstoragelimitsofasverver

Gunakan DeleteOne () untuk memadam satu dokumen, yang sesuai untuk memadam dokumen pertama yang sepadan dengan kriteria; Gunakan DeleteMany () untuk memadam semua dokumen yang sepadan. Apabila anda perlu mengeluarkan dokumen tertentu, DeleteOne () harus digunakan, terutamanya jika anda menentukan bahawa hanya ada satu perlawanan atau anda ingin memadam hanya satu dokumen. Untuk memadam pelbagai dokumen yang memenuhi kriteria, seperti membersihkan kayu lama, data ujian, dan lain -lain, DeleteMany () harus digunakan. Kedua-duanya akan memadamkan data secara kekal (kecuali terdapat sandaran) dan boleh menjejaskan prestasi, jadi ia harus dikendalikan semasa waktu puncak dan memastikan bahawa keadaan penapisan adalah tepat untuk mengelakkan kesalahan. Di samping itu, memadam dokumen tidak segera mengurangkan saiz fail cakera, dan indeks masih mengambil ruang sehingga mampatan.

Menggunakan dokumen versi, jejak versi dokumen dengan menambahkan medan schemaversion, membolehkan aplikasi memproses data mengikut perbezaan versi, dan menyokong penghijrahan secara beransur -ansur. 2. Reka bentuk corak serasi ke belakang, mengekalkan struktur lama apabila menambah medan baru untuk mengelakkan merosakkan kod sedia ada. 3. Secara beransur -ansur memindahkan data dan pemprosesan batch melalui skrip latar belakang atau beratur untuk mengurangkan kesan prestasi dan risiko downtime. 4. Memantau dan mengesahkan perubahan, gunakan JSonschema untuk mengesahkan, menetapkan makluman, dan menguji dalam persekitaran pra-pelepasan untuk memastikan perubahan itu selamat dan boleh dipercayai. Kunci Pengurusan Evolusi Corak MongoDB adalah untuk mengemas kini secara beransur -ansur secara sistematik, mengekalkan keserasian dan memantau berterusan untuk mengurangkan kemungkinan kesilapan dalam persekitaran pengeluaran.